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# docstring 是 Python 特有的注释风格,它
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2023-09-07 12:54:08
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1 基于特征选择的降维特征选择是在数据建模过程最常用的特征降维手段，简单粗暴，即映射函数直接将不重要的特征删除，不过这样会造成特征信息的丢失，不利于模型的精度。由于数据的Fenix以抓住主要影响因素为主，变量越少越有利于分析，因此特征选择常用于统计分析模型中。1.1特征选择的方法过滤法(Filter)：按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，通过设定阈值或者待选择阈值的个数来选择特征。包装法(Wr
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2023-11-13 23:27:06
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文章目录一、PCA有什么用？（对PCA的综合理解）二、PCA数学原理坐标轴旋转向量旋转三、PCA算法流程概述四、PCA算法的python实现1、numpy按步骤实现2、sklearn实现（方便应用）五、绘图 一、PCA有什么用？（对PCA的综合理解）PCA是数据降维的一种方法，其中的核心理论是矩阵的特征值和特征向量。特征向量和特征值的作用可以理解为将高维数据沿一个特定的方向拓展，使得不同记录的数
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2023-12-19 21:48:44
83阅读
降维实际上就是降低特征的个数，最终的结果就是特征和特征之间不相关。降维：降维是指在某些限定
原创
2022-05-26 01:01:53
313阅读
在机器学习和数据分析中，特征降维是一种用于减少特征数量的方法，能够提高模型性能、降低计算成本并缓解过拟合问题。本文将详细探讨如何将768维的特征降维至128维，使用Python和一些常见的降维技术来实现这一目标。
## 特征降维简介
特征降维的目的是通过保留最重要的信息来减少数据的维度，从而简化模型，同时保持同样的效果。降维的常见方法包括：
1. **主成分分析（PCA）**
2. **线性
原创
2024-10-25 05:38:18
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文章目录6.6 特征降维学习目标1 降维1.1 定义1.2 降维的两种方式2 特征选择2.1 定义2.2 方法2.3 低方差特征过滤2.3.1 API2.3.2 数据计算2.4 **相关系数**2.4.1 皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)2.4.2 斯皮尔曼相关系数(Rank IC)3 主成分分析3.1 什么是主成分分析(PCA)3.2 API3.
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2024-05-10 10:11:06
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特征值分解 神秘值分解SVD Python实现SVD 低阶近似 神秘值选取策略 类似度计算 基于物品类似度 基于物品类似度的推荐步骤 利用物品类似度预測评分 基于物品类似度的推荐结果 利用SVD降维 利用SVD降维前后结果比較 基于SVD的图像压缩–阈值处理 基于SVD的图像压缩 $(functio
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2017-08-15 16:33:00
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目录一、特征选择1.低⽅差特征过滤 2.相关系数2.1⽪尔逊相关系数 2.2斯⽪尔曼相关系数 二、主成分分析1.概念 2.代码降维的方式：特征选择和主成分分析一、特征选择数据中包含冗余或⽆关变量（或称特征、属性、指标等），旨在从原有特征中找出主要特征。1.低⽅差特征过滤特征⽅差⼩：某个特征⼤多样本的值⽐较相近特征⽅差⼤：某个特征很多样本的值都有差别 
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2024-06-29 17:24:43
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对于文本的聚类处理，普遍方法是使用数字来表示文本集合，然后通过算法来处理表示的文本数据。
我使用分词器对文本集合进行分词，然后使用TFIDF向量数字化文本，对于普通的网页数据，分次下来词的数量可能会达到几千，然后文本越多，这个维度空间就越大，计算起来会很吃力。
这里就会用到文本特征的降维处理，文本的数量不可减，只能通过优秀或者高质量的词来表示当前文档，降低词的数量，减少维度。
文本中词的质量可以度量为一下的公式：
原创
2010-04-08 22:40:53
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降维实际上就是降低特征的个数，最终的结果就是特征和特征之间不相关。降维：降维是指在某些限定条件下，降低随机变量（特征）个数，得到一组“不相关”主变量的过程降维的两种方式：1、特征选择2、主成分分析（可以理解为一种特征提取的方式）一、特征选择定义：数据中包含冗余或相关变量（或称为特征、属性、指标等），旨在从原有特征中找出主要特征特征选择的2中方法（过滤式 + 嵌入式）Filter（过滤式）：主要探究
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2024-01-17 10:46:49
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1. SVD用于数据压缩 Am×n=Um×rΣr×r(Vn×r)T=∑σiuivTi1） 数学特征： a. r为矩阵的秩，转换坐标基底，表示矩阵A每行每列所用向量的最小维度 b. U和V称为左奇异矩阵和右奇异矩阵，都是 单位正交阵，每个奇异向量都是由矩阵A的行和列的 线性组合得到 c.
Σ是对角矩阵，每个值称为奇异值，表示奇异向量（U和V每列）对矩阵A的能量贡献，因此可以将某些较小的奇异
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2024-01-12 15:40:16
63阅读
数据降维概念：在尽量减少信息量的前提下，采用某种映射方法（函数）把原来的高维数据（
原创
2022-10-05 22:55:05
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教你真正使用PCA(以特征匹配为例)
原创
2022-11-16 19:30:06
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目录1 特征降维2 降维3 降维的两种方式4 什么是特征选择4.1 定义4.2 方
原创
精选
2022-07-10 00:22:11
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特征降维学习目标知道特征选择的嵌入式、过滤式以及包裹氏三种方式应用VarianceThreshold实现删除低方差特征了解相关系数的特点和计算应用相关性系数实现特征选择降维降维是指在某些限定条件下，降低随机变量(特征)个数，得到一组“不相关”主变量的过程降低随机变量的个数相关特征(correlated feature)：相对湿度与降雨量之间的相关等等正是因为在进行训练的时候，我们都是使用特征进行学
原创
2022-09-05 14:50:14
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最近刷题看到特征降维相关试题，发现自己了解的真是太少啦，只知道最简单的降维方法，这里列出了常见的降维方法，有些算法并没有详细推导。特征降维方法包括：Lasso，PCA，小波分析，LDA，奇异值分解SVD，拉普拉斯特征映射，SparseAutoEncoder，局部线性嵌入LLE，等距映射Isomap。1. LASSO通过参数缩减达到降维的目的。LASSO(Least absolute shrinka
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2024-01-04 18:12:48
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2.5 特征降维2.5.1 降维降维是指在某些限定条件下，降低随机变量(特征)个数，得到一组“不相关”主变量的过程降低随机变量的个数 相关特征(correlated feature)
相对湿度与降雨量之间的相关等等正是因为在进行训练的时候，我们都是使用特征进行学习。如果特征本身存在问题或者特征之间相关性较强，对于算法学习预测会影响较大2.5.2 降维的两种方式特征
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2023-11-02 00:30:48
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特征选择什么是特征选择定义: 数据中包含冗余或无关变量（或
原创
2022-07-15 15:20:30
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一、降维技术主要分为两大类：特征选择和特征提取。基本概念：特征选择：我们可以选出原始特征的一个子集。特征提取：通过现有信息进行推演，构造出一个新的特征子空间。为什么要降维： （1）数据的多重共线性导致解的空间不稳定， 维度灾难，模型复杂，导致模型的泛化能力弱； （2）高维空间样本具有稀疏性，导致模型比较难找到数据特征； （3）过多的变量会妨碍模型查找规律； （4）有时特征矩
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2024-01-12 08:55:38
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引言人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。 这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。 所以，在文本分类中，降维有时候是非常关键的一环。为什么需要降维?也就降维有什么好处？ 1
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2024-04-11 09:03:16
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